多图像超分辨率的实现主要就是将具有相似而又不同却又互相补充信息的配准影像融到一起，得到非均匀采样的较高分辨率数据，复原需要亚像素精度的运动矢量场，然而它们之间的运动模型估计精确与否直接影响到重建的效果，因此影像配准和运动模型的估计精度是高分辨率图像重建的关键。
由于实际中不同时刻获得的影像数据间存在较大的变形、缩放、旋转和平移，因此必须对其进行配准，在此基础上进行运动模型估计。
然后通过频率域或空间域的重建处理，生成均匀采样的超分辨率数据
由于实际中不同时刻获得的影像数据间存在较大的变形、缩放、旋转和平移，因此必须对其进行配准，在此基础上进行运动模型估计。
然后通过频率域或空间域的重建处理，生成均匀采样的超分辨率数据
2023/7/10 17:15:09
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修正上一版生僻字乱码问题数据来源：http://www.stats.gov.cn/tjsj/tjbz/tjyqhdmhcxhfdm/2018/其中：province：31条，city：343条，district：3,285条，town：43,563条，village：666,260条解压后60.3M数据表关系看字段名就能明白使用MySQL8.0.12使用Navicat导出的数据生成的插入语句是标准的MySQL语句，如果出现导入失败可能是MySQL版过低，在理解文件中的生成表的MySQL语句基础上，重建数据表就可以解决问题。
2023/7/3 21:17:34
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这是基于opencv的计算机视觉技术书中的一个程序实例，本人觉得很不错，学习三维立体重建的朋友们可以看看啊这是基于opencv的计算机视觉技术书中的一个程序实例，本人觉得很不错，学习三维立体重建的朋友们可以看看啊
2023/6/11 5:52:45
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OpenCV+OpenGL双目立体视觉三维重建代码以及文档使用opencv进行立体匹配获取视差图，三角剖分使用opengl进行纹理贴图需要配置opengl，opencv，vs2015工程博客地址：http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/52142217
2023/6/3 2:55:07
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快速实现kinect的三维重建，使用opencv和openGL和openNI实现三维重建。
文中有一个CPP文件，是经过修改过的。
绝对好用
文中有一个CPP文件，是经过修改过的。
绝对好用
2023/6/2 8:15:21
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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